1、第2部分：BP神經網絡，主要內容1。人工神經網絡基本知識生物神經網絡、生物神經元人工神經網絡、人工神經元人工神經網絡三要素典型激活函數神經網絡幾種典型形態(tài)2。前饋神經網絡，多層傳感器和非線性分類3。BP神經網絡4 .數據處理和神經網絡結構選擇5。應用，人工神經網絡是生物神經網絡的某種模型(數學模型)，是模仿生物神經網絡的基本處理單位人工神經元，1 .生物神經系統(tǒng)和生物神經元形成大量生物神經元的廣泛而復雜的連接，生物神經網絡(BNN)。實現(xiàn)各種智能活動生物神經元是基本信息處理單元，(1)生物神經系統(tǒng)生物神經元是基本信息處理單元，接收樹突、外部信息細胞體向外傳遞信號，連接多個神經元和突觸，神經元通

2、過突觸向其他神經元(細胞體或樹突)傳遞信號，(2)作為生物神經元基本特征的神經元之間的連接強度決定信號所傳遞的強弱神經元之間的連接強度，根據訓練的不同，可以改變學習、忘記、疲勞根據外部激勵信號進行適應變化，興奮和抑制信號可以起到興奮作用，一個神經元接受信號的累積效果(綜合大小、對數和)決定了該神經元的狀態(tài)(興奮、抑制)。每個神經元都可以有一個“閾值”。2.人工神經網絡和人工神經元，(1)基本人工鏈路強度和權重矢量；信號累積激活和抑制，(1)基本人工神經元模型，(2)輸出函數f，(2)一些一般傳遞函數(激活函數)，(2)輸出函數f，(2)輸出函數f，(2)主要內容人工神經網絡基本原理2。前饋神經

3、網絡的節(jié)點分為輸入節(jié)點兩類。計算節(jié)點(神經元節(jié)點)節(jié)點由“層”(layer)組成。第I層的輸入僅連接到第i-1層的輸出。輸入信號從輸入層輸入，從一層節(jié)點輸出，傳遞到子節(jié)點，前饋：信息單向從低到高。-是1 .前饋神經網絡，帶三層計算單元的前饋神經網絡結構，2 .傳感器神經網絡(傳感器)、傳感器神經元、傳感器神經元、單層傳感器網絡、傳感器神經元的傳遞函數單層檢測網絡使線性分類成為可能。所有邏輯函數都可以在雙層前饋網絡(一層計算單元)中實現(xiàn)。三層以上的前饋網絡通常稱為多層傳感器多層傳感器，其復蓋范圍遠遠大于單層網絡。3 .多層傳感器(包括兩個或多個計算單元)，多層傳感器表明，當神經元的輸出函數是si

4、gmoid等函數時，三層前饋網絡(包括兩層計算單元)可以接近任意多非線性函數。，主要內容1。人工神經網絡基礎知識，神經元和傳感器2。前饋神經網絡，多層傳感器和非線性分類3。BP神經網絡4 .數據處理和神經網絡結構選擇5應用，基于閾值神經元的多層傳感器不足嵌套層與外部沒有直接連接。誤差不能直接估計中間層神經元的激活函數為閾值函數(或相位函數)。采用梯度下降法，基于BP算法的多層傳感器(BP網絡)每個計算單元(神經元節(jié)點)傳遞函數：Sigmoid函數誤差按層次反向傳播。信號按層正向傳遞，BP神經網絡培訓的兩個階段(1)信號正向傳遞過程輸入信息在輸出層開始每個計算單元的輸出(2)錯誤反轉波過程輸出層

5、錯誤，按層、反向傳遞，可以間接計算銀層每個單元的錯誤，并通過該誤差修正上一層的權重。BP網絡的優(yōu)點特別適合解決內部機制的復雜問題。證明了BP網絡本質上實現(xiàn)了從輸入到輸出的映射功能，數學理論具有實現(xiàn)復雜非線性映射的功能。自學能力網絡通過學習具有正確答案的實例集，可以自動提取“合理”的解決規(guī)則網絡。BP網絡的問題(例如，BP算法學習速度慢的網絡教育失敗的可能性大的網絡結構的選擇)還沒有統(tǒng)一、完整的理論指導。一般只能憑經驗選擇。網絡的預測能力(泛化能力、普及能力)和訓練能力(接近能力、學習能力)的矛盾。即可從workspace頁面中移除物件。即可從workspace頁面中移除物件。即可從worksp

6、ace頁面中移除物件。即可從workspace頁面中移除物件。即可從workspace頁面中移除物件。主要內容1。人工神經網絡基礎知識，神經元和傳感器2。前饋神經網絡，多層傳感器和非線性分類3。BP神經網絡4 .數據處理和神經網絡結構選擇5應用程序，PART1。輸入/輸出數據處理回歸或狀態(tài)預測，在數據處理方法不同之前，對輸入輸出數據的預處理進行標準化建模后，對輸入輸出數據的后處理反向標準化特征的轉換特征的尺度曹征為0，1，1，1，-a，a，0，a，PART2。神經網絡的分層選擇多層網絡應該選擇多少隱式層？1988年，Cybenko表示，如果每個節(jié)點使用S型函數，隱式層次就足以實現(xiàn)隨機判決分類問

7、題。兩個抑制的層足以實現(xiàn)輸入圖形的輸出網絡層選擇取決于經驗和情況，通常會渡邊杏到太多。PART3 .節(jié)點數的確定輸入層、輸出層、隱含層節(jié)點數1。輸入層節(jié)點數的確定節(jié)點數=輸入向量的維數，2。輸出層節(jié)點數的確定節(jié)點數取決于3360輸出的顯示方式。類別數要近似的函數數。(1)兩類問題單輸出型1判別函數，一個輸出節(jié)點(2)多類別問題輸出節(jié)點數是類別數?！癈到1(1-of-C)”C位“0-1”二進制編碼輸出節(jié)點數是二進制編碼的狀態(tài)數8個問題。網絡學習能力越強，不能保證預測能力越好。“科學習(過擬合)”的overfitting隱式層節(jié)點太少，渡邊杏。網絡不能創(chuàng)建復雜的決策面。節(jié)點越少，網絡學習能力越低。

8、-“學習不足(配合不足)”underfitting如何選擇合適的，3 .決定隱式層節(jié)點數、問題先驗知識和特定算法相結合的隱式層節(jié)點數選擇、Nielson等，圖像情況除外。大多數情況下，可以使用4到5個隱式層節(jié)點映射一個輸入節(jié)點。對于圖像，像素數決定了輸入節(jié)點的數量。在這種情況下，隱式層節(jié)點可以輸入輸入節(jié)點數的10%左右。其他經驗，主要內容1。人工神經網絡基礎知識，神經元，傳感器2。前饋神經網絡，多層傳感器和非線性分類3。BP神經網絡4 .神經網絡結構選擇5應用回歸狀態(tài)預測，1 .狀態(tài)預測-參考MATLAB神經網絡30個案例分析案例。基于BP的4種語音信號：民歌、高延、搖滾、流形共2000種語音信號要求：基于BP網絡的語音信號類別預測模型代碼設計：請參閱案例1，例如，2?；貧w估計示例：基于BP神經網絡的道路交通(客運量、貨運量)預測知道道路交通及區(qū)域一個地區(qū)20年道路